恶性或良性？人工触觉神经元快速准确诊断

将触觉神经元装置与人工神经网络学习方法相结合，开发了一种简单而高精度的疾病诊断技术。

　　

   

   

图片:研究结果发表在《先进材料》杂志的封底内页上。    

各种生物材料的刚度水平和分布反映了从细胞到组织的疾病相关信息。例如，恶性乳腺肿瘤通常比良性乳腺肿瘤更硬，形状更不规则。超声弹性成像可以无创地确定组织刚度的程度和形状，由于成本低，可用于乳腺癌的诊断。然而，在解释超声弹性成像图像时，经验丰富的专家的意见是必不可少的，但不同的专家在准确性方面存在差异。

韩国科学技术研究院(KIST)总统首席研究员尹锡振表示，自旋收敛研究中心的李贤正博士团队和神经形态工程中心主任李秀妍(音)开发出了将触觉神经元装置和人工神经网络学习方法相结合的简单但高度准确的疾病诊断技术。与之前报道的人造触觉神经元装置不同，这种触觉神经元装置可以确定物体的刚度。神经形态技术是利用电子电路，在消耗少量能量的同时，模仿人类大脑的高级功能信息处理方法的研究领域。神经形态技术作为一种适用于AI、IoT、自动驾驶等领域的数据处理新技术，需要对复杂、庞大的信息进行实时处理，因此备受关注。感觉神经元通过感觉感受器接收外界刺激，并将其转化为电信号。在这里，根据外部刺激信息的不同，产生的尖峰图案也不同。例如，更高的刺激强度导致更高的峰频率产生。研究组开发了一种结构简单的人工触觉神经元装置，它结合了压力传感器和ovonic阈值开关装置，从而产生了这种感觉神经元的特性。对压力传感器施加压力会使传感器的电阻降低，连接的ovonic开关元件的尖峰频率发生变化。开发的人工触觉神经元装置是一种高响应、高灵敏度的装置，可以在提高压力灵敏度的同时，使压力产生更快的电尖峰，其重点在于，更硬的材料在受到压力时，会产生更快的压力传感速度。

该设备产生的电尖峰持续时间(或1/频率)小于0.00001 s，比通常按下一个物体所需的几秒快10万倍以上。此外，现有的设备可以检测到20至40赫兹尖峰频率变化的低压(约20 kPa，类似于光压力)，而开发的设备可以检测到尖峰频率变化为1.2 MHz的低压。这允许实时转换变化的压力到峰值。

为了将研发的设备应用于实际的疾病诊断，研究团队使用了乳腺恶性肿瘤和良性肿瘤的弹性成像图像，并使用了spike神经网络学习方法。将彩色编码的超声弹性成像图像中与材料刚度相关的每个像素转换为峰值频率变化值，用于人工智能的训练。因此，它能够以高达95.8%的准确率确定乳房肿瘤的恶性程度。

KIST研究小组表示:“此次开发的人工触觉神经元技术以简单的结构和方法，可以探测和学习机械性能。”研究组还表示:“通过后续研究，如果人造触觉神经元能够收集利用超声弹性成像得到的物体的弹性成像图像，就有可能解决超声弹性成像的缺点——噪声反射问题。”研究小组还预计，该设备将有助于低功耗、高精度的疾病诊断，以及在人类无法直接接触的环境中需要快速确定手术部位的机器人手术等应用。”